历元间载波相位差分的GPS/BDS精密单点测速算法

针对单系统历元间载波相位差分测速出现跳变的问题,提出一种顾及广播星历更新计算卫星钟差的方法。通过当前的历元信息判别卫星钟差的基准,进而消除因历元间基准变换引起的测速异常。在此基础上,分析GNSS系统间偏差对组合系统精密测速的影响,发现系统间偏差对GPS/BDS精密测速的影响基本可以忽略。最后,利用MGEX测站和车载数据进行静态和动态试验,验证GPS/BDS组合测速的有效性。结果表明:动态测速时,GPS、BDS、GPS/BDS的3D均方根误差在0～10 mm/s范围内所占的比率分别约为61%、58%、83%,GPS/BDS组合测速精度和稳定性更优。     

北斗广域差分信息与CNES实时改正信息的性能评估对比

北斗系统和法国宇航中心(CNES)均提供了支持北斗系统实时高精度定位的改正参数。针对服务区内用户对不同来源参数的选择问题,对比分析了CNES提供的CLK93实时数据流中的改正信息和北斗广域差分(BDSWADS)参数的可用性,并采用服务区内监测站数据进行定位解算,对两套改正参数的改正效果进行评估。北斗广域差分信息中的轨道和钟差改正数在连续性和可用性方面优于CNES实时数据流,但CLK93数据流中IGSO/MEO卫星改正数据更加完整。定位结果显示,对于B1B2伪距消电离层组合单点定位,用户可优先选择北斗广域差分参数。加入BDS WADS参数后,服务区内用户定位精度在水平和高程方向分别得到17.1%和17.2%的提升。在无可用分区综合改正数情况下,用户可选择CNES改正信息,获得北斗单系统静态厘米级,动态分米级定位结果。对于分区综合改正数服务覆盖范围内的用户,利用BDS WADS分区综合改正数可实现比CNES改正信息略高的精密定位精度。     

卫星分群的抗差Kalman滤波在GPS/BDS融合精密单点定位中的应用

抗差Kalman滤波是控制GNSS动态导航定位中观测异常的有效算法,当应用到GPS/BDS实时动态精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)时,会出现某些历元定位精度甚至不如单一系统定位精度高,这主要是因为同一接收机接收的不同种类卫星观测量的随机特性不同,使得观测量验后残差的分布特性不一致,抗差估计时随机特性不同的观测量验后残差互比,反而对某一系统优质数据也进行了降权,导致定位结果出现偏差,减弱了GPS/BDS融合精密单点定位的优势。针对这一问题,提出了卫星分群的抗差Kalman滤波算法,并应用到GPS/BDS融合精密单点定位中,算法的核心是在每一历元观测数据质量控制时根据卫星类型分类构建方差膨胀因子,给出了算法的实施步骤,最后通过MGEX实测数据进行了验证,结果表明算法应用到GPS/BDS融合精密单点定位中,相较传统的抗差Kalman滤波算法在东、北、天三个方向分别提高了34.6%、33.3%、31.0%,同时表明该算法提高了GPS/BDS融合精密单点定位的可靠性。     

基于方差分量估计的多模GNSS/声学联合定位方法

由于海洋环境的特殊性,现阶段通常采用卫星定位与声脉冲测距相结合的方式建立海洋大地测量控制网。针对BDS/声学联合定位海底点时存在收敛慢、精度受限等问题,提出融合BDS、GPS、Galileo多系统观测数据的多模GNSS/声学联合定位方法,并进一步引入Helmert方差分量估计,以改善因随机模型不准确而影响融合定位性能的情况。采用海上实测数据和模拟水下测距数据进行了实验验证,结果表明:较之单BDS/声学定位模式,多模GNSS观测数据的加入可以加速组合滤波收敛,提高定位精度和稳定性;引入Helmert方差分量估计精化随机模型后,双系统模式下三维点位误差RMS值约为0.2 m,三系统模式下三维点位误差RMS值约为0.1 m,联合定位性能得到进一步提升。     

单频GPS/BDS/MEMS IMU紧组合模糊度固定抗差模型

针对高精度GNSS/INS组合定位中,伪距多路径误差严重影响模糊度固定效率及系统定位精度的问题,引入抗差估计函数,建立INS辅助GPS/BDS模糊度快速固定抗差模型。首先建立了单频GPS/BDS/INS紧组合动力学模型以及观测模型,继而研究了紧组合系统INS辅助下GNSS模糊度快速分解模型,分析了伪距观测值粗差对于模糊度参数估值的影响。为减弱异常观测值对于模糊度固定成功率的影响,提出了附有INS定位约束的模糊度解算抗差算法。最后利用实测导航定位数据验证了算法的有效性。结果表明:对比不考虑观测值粗差影响的模糊度固定算法,模糊度固定抗差算法显著提高了模糊度固定的可靠性,抗差算法的模糊度固定效率不受粗差值大小的影响;对于模拟的伪距多粗差情形,抗差算法对GPS/INS、BDS/INS和GPS/BDS/INS三种组合方案的模糊度固定Ratio均值分别提高了100.8%、47.7%以及19.5%;在INS定位松约束条件下,抗差算法提高了模糊度固定成功率。     

一种估计接收机伪距硬件延迟的多频非组合PPP模型

在传统多频非组合精密单点定位（PPP）模型中，由于伪距和相位观测方程包含相同的接收机钟差参数，使得电离层延迟、模糊度参数吸收了部分接收机端伪距硬件延迟（PHD）。为此提出一种直接估计接收机端PHD的多频非组合PPP模型，实现了电离层延迟、模糊度参数与接收机PHD的有效分离，使得模糊度参数不受接收机端PHD的影响，从而获得更优的定位性能。利用MGEX跟踪网全球275个测站的多频实测数据，分别采用传统多频非组合模型（UC-PPP）、估计接收机差分码偏差（DCB）的多频非组合模型（UC-PPP-rDCB）以及所提出的模型进行PPP实验。结果表明，所提出模型在定位精度上优于UC-PPP模型和UC-PPP-rDCB模型，其中在E方向上较其他两种模型的提升幅度分别达到33.3%和14.3%，在3D方向上较其他两种模型可分别提高8.55%和2.20%；在收敛性能上与UC-PPP-rDCB模型相当，其间的差异在1 min内，均优于UC-PPP模型。     

一种多频多系统周跳探测与修复方法

为满足多频多系统精密单点定位（PPP）数据预处理的实际需求,提出了一种周跳探测与修复方法。针对多频多系统PPP数据处理中各卫星的信号数量不同,利用最小二乘模糊度降相关平差（LAMBDA）原理构建模糊度组合。通过仅使用相位观测值估计的倾斜电子总量（STEC）探测不敏感周跳和漏判周跳。对于周跳修复,将伪距和载波相位的观测值在历元间作差求得周跳的浮点解和协方差阵,然后应用LAMBDA算法搜索周跳整数解并进行修复。通过静态、动态以及磁暴环境下周跳探测和修复实验,验证了所提方法的有效性,多频条件下周跳修复的正确率达到100%。     

通信网络中的GPS/TDOA混合定位算法

提出了一种混合GPS/TDOA的泰勒级数-最小二乘算法,在GPS和TDOA定位方法都无法独立定位时实现了定位.算法先将GPS伪距观测方程做单差运算、消除钟差,然后与TDOA双曲线方程组合,一起进行泰勒级数展开得到组合后的线性方程组,再利用最小二乘的方法迭代估计出终端位置.验证该算法的实验结果表明,GPS伪距观测量越多时,定位精度越高;相反,由于TDOA观测量NLOS误差较大,TDOA观测量越多时,精度越差.因此实施该算法时,GPS伪距观测量作为输入应全部采用;在保证能够定位的前提下,应尽量少用TDOA观测量.试验所得混合定位结果的最大误差为231.52 m,最佳条件下所得均方根误差为33.80m,能够满足某些精度要求不高,而又必需位置信息的定位应用需求.     

GPS/INS紧耦合导航中多路径效应改正算法及应用

针对GPS伪距观测值受多路径误差影响较大,限制了GPS/INS紧耦合导航中导航精度提高的问题,在传统静态多路径消除方法的基础上,提出了导航过程中多路径效应动态消除算法,并应用于GPS/INS紧耦合导航。首先给出了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型以及静态定位多路径消除的方法,通过频谱分析探究了非差观测值序列的特殊性,引入了移动窗口提取动态导航过程非差伪距观测值的多路径,最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明:对比没有经过多路径改正的组合导航算法,基于伪距多路径改正的GPS/INS紧耦合导航增强了滤波融合观测值的精度,减少了多路径效应对于伪距观测值的影响,平衡了伪距观测值和多普勒观测值的权重,提高了GPS/INS紧耦合导航的直接可测参数(位置、速度)和间接可测参数(姿态)的精度,北向、东向和高程三个方向的位置误差分别减小了18.8%、25.7%,和1.5%。     

附加TDCP约束的无人船载GNSS/MEMS组合导航方法

针对无人船用GNSS SPP与MEMS进行组合导航时存在的定位误差大、鲁棒性差等问题，提出了一种附加TDCP约束的无人船载GNSS/MEMS组合导航方法。采用因子图方法构建无人船GNSS/MEMS组合导航系统模型，利用多频TDCP求解的历元间精密位置增量进行约束，并使用增量平滑算法进行状态估计。通过实际无人船试验，设计了六种组合方案进行性能评估，结果表明，加入多频TDCP约束后，横滚和俯仰角精度优于0.2°，航向角精度优于1°；北向、东向、地向的定位精度分别为0.270 m、0.201 m和0.464 m，最大定位误差小于0.5 m。与无此类约束相比，所提方法提高了无人船定位的精度和鲁棒性，且求解轨迹更平滑。